SPSS Modeler 一元线性回归分析（指南 第九章）

前面，小编和大家一起学习了图形可视化、描述性统计、假设检验等基本统计方法，接下来，我们将构建模型进一步研究数据间的关系，根据目标变量的类别，划分为回归与分类。
目标变量为连续型变量的模型称为回归模型；
目标变量为分类型变量的模型称为分类模型。
今天，先从SPSS Modeler 进行一元线性回归分析开始学习。

案例：数据文件“房产价格分析V1.xlsx”。

数据展示：

类型节点中定义变量角色：

回归节点：

数据流：

1. 绘制散点图

2. 建立回归模型

2.1 选项卡设置

2.1.1 字段选项卡

2.1.2 模型选项卡

2.2 运行结果

运行后出现钻石模型块，模型块是生成模型的容器，里面包含了生成的公式、规则或统计量结果。